-
公开(公告)号：CN119962539A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510022464.0
申请日：2025-01-07
Applicant: 国网宁夏电力有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/166 , G06F40/237 , G06F16/903 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种融合语义分析、规则匹配和深度学习的信息提取方法，将文本通过段落切分模块、词向量模型信息提取模块以及基于深度学习的信息处理模块进行信息提取，具体步骤如下：所述段落切分模块依据文本编辑中用到的符号的规则和特征，定义段落切分规则，使用正则表达式进行匹配，遍历文本中的每一行，完成段落切分；所述词向量模型信息提取模块采用滑动窗口的方式构建数据集，将输入的文本转换为词向量；将词向量输入所述基于深度学习的信息处理模块进行信息提取，获取文本信息。本发明的优点：通过融合语义分析、特定的规则和深度学习技术，对文本信息进行多层次的信息清洗、筛选、提取和处理，使最终提取的文本信息更准确、更流畅。
-
公开(公告)号：CN119722495A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411890031.9
申请日：2024-12-20
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06T5/60 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06T5/70 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种不良天气条件下视频监控图像质量增强方法，包括如下步骤：构建基于生成对抗网络的散景渲染模型，然后训练并验证模型；散景渲染模型包括判别器、残差密集网络、特征融合模块以及生成器；输入散景渲染模型的初始图像先由判别器判断是真实样本还是生成图像，然后，初始图像输入残差密集网络，分步提取输入图像的特征信息，强化前景目标特征，得到多个特征图，将多个特征图融合后生成特征融合图，生成器将随机噪声加入特征融合图，输出生成图像；构建基于Unet模型的图像去噪还原模型，后训练并验证模型；将生成图像输入图像去噪还原模型，输出清晰的还原图像。本发明优点：能够增强前景目标信息，确保图像恢复的真实性和准确性。
-
公开(公告)号：CN117935114A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410100875.2
申请日：2024-01-24
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于摄像机的人员轨迹绘制方法、系统、设备和介质，其中方法包括：S1：确定摄像机坐标、摄像机镜头定位坐标与摄像机相关距离参数；S2：当人员走进摄像机画面监控范围、人体目标检测算法检测到人员目标时，设定人员坐标与测量相关距离参数；S3：根据摄像机坐标参数结合人员坐标参数对人员坐标进行定位解算；S4：根据得到的人员坐标，以设定的时间间隔计算所有时间段的人员坐标，在选定区域平面图上，结合不同摄像机同时计算的定位结果，进行人员坐标均值计算，以均值人员坐标绘制出连线的人员轨迹。本发明能够提升变电站作业人员进站后的行动轨迹识别与跟踪，强化变电站安防系统对人员活动区域的监察与预警能力。
-
公开(公告)号：CN117317576B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311605986.0
申请日：2023-11-29
Applicant: 福建福大北斗通信科技有限公司 , 国网思极位置服务有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于卫星通信技术领域，特别涉及一种宽频带四臂螺旋天线，包括有中空六面体、分别设于中空六面体外部四侧面的四个螺旋耦合结构、设于中空六面体外部顶面并呈对称设置的四个三角耦合结构、设于中空六面体外部底面的馈电点及闭路点；馈电点与闭路点连接等。本发明中通过第一辐射单元、第二辐射单元在天线介质基板构成的中空六面体形成外内双层结构，第一辐射单元、第二辐射单元共同形成五条不同电流路径可有效的扩展四臂螺旋天线的带宽，使天线能够稳定的工作在所北斗卫星通讯系统需频段内，并且通过调节不同臂的长度控制各自产生
-
公开(公告)号：CN115375600B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211288588.6
申请日：2022-10-20
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 武汉大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器的重构图像质量衡量方法，包括以下步骤：收集若干原始图像，生成原始图像集；构建包括编码器和解码器的自编码器网络；将原始图像集中的原始图像作为训练样本，输入至自编码器网络进行图像复现得到复现图像，并计算复现图像与对应原始图像之间的复现损失，基于复现损失对自编码器网络进行训练，完成自编码器网络的训练；取出训练好的自编码器网络中的编码器，作为特征提取器；获得重构图像集，将原始图像集和重构图像集分别输入至特征提取器中，分别获取原始图像集特征分布和重构图像集特征分布；计算原始图像集特征分布和重构图像集特征分布的Fréchet距离，根据Fréchet距离衡量重构图像集的数据质量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115795559A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211407020.1
申请日：2022-11-10
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的作业现场数字化安全管控方法及系统，该方法通过区域链将边缘计算装置及各类智能终端连接，实现信息共享，根据链上分配表及分配信息，确保配置的对应关系，大大降低现场部署难度，提高操作的准确性；采用链上台账管理的方式，解决了传统人工或者系统管控智能终端带来的地域局限性、时效性，提高台账准确性；链上数据共享升级，解决传统一对一升级需人工大量参与的问题，减少出现操作错误或返工影响升级质量及工作效率的几率；采用链上加密的方式，确保作业现场终端接入的安全性及信息共享过程中的安全性。
-
公开(公告)号：CN109657704B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201811424167.5
申请日：2018-11-27
Applicant: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/46
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏融合的核化场景特征提取方法，包括对输入的场景图像进行预处理操作，分别提取处理图像的稠密SIFT特征和LBP特征；利用离线场景图像集，逐层计算出提取层级式稀疏融合特征所需的字典矩阵，结合字典矩阵对处理图像进行层级式稀疏编码与融合，形成图像的局部稀疏融合特征表达；对图像的局部稀疏融合特征表达进行SPM池化，形成图像的全局稀疏融合特征表达；对图像的全局稀疏融合特征表达进行归一化；对归一化的全局稀疏融合特征表达进行近似核变换，形成图像的全局核化场景特征表达。本发明优点：可实现对稠密SIFT和LBP两种不同类型的特征进行有效融合，且能提高特征的的辨别能力，进而可提高后期分类任务的精度。
-
公开(公告)号：CN105957103B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201610248526.0
申请日：2016-04-20
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的运动特征提取方法，具体包括以下步骤：步骤S1：基于连续帧提取每个像素点的运动矢量；步骤S2：提取在X、Y、T方向像素值强烈变化的特征点；步骤S3：以特征点为中心，构建基于运动矢量的方向‑幅值直方图的立方本特征向量；步骤S4：通过聚类算法对局部描述子形成编码向量。该方法所提取的基于运动矢量的时空特征描述可以较好捕捉运动目标的运动信息，聚类重编码可以形成运动特征的词典频率，提高时空中运动目标的检测和识别结果。
-
公开(公告)号：CN103701633B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310660947.0
申请日：2013-12-09
Applicant: 国家电网公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供一种对分布式搜索SolrCloud进行可视化集群应用搭建和维护的系统，所述系统包括：公共资源库管理模块、Zookeeper集群管理模块、Zookeeper客户端工具以及SolrCloud集群管理模块；通过公共资源库管理模块、Zookeeper集群管理模块、Zookeeper客户端工具以及SolrCloud集群管理模块的互相交互，完成了对分布式搜索SolrCloud进行可视化集群应用搭建和维护。本发明简化SolrCloud集群应用的实施维护，降低了对实施人员的要求，节省了实施时间，同时提高了集群搜索应用的可维护性。
-
公开(公告)号：CN105678278A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610069804.6
申请日：2016-02-01
Applicant: 国家电网公司 , 国网安徽省电力公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
CPC classification number: G06K9/00624 , G06K9/36 , G06K9/6227
Abstract: 本发明提供一种基于单隐层神经网络的场景识别方法，其特征在于：包括训练阶段和识别阶段；所述训练阶段包括：对预先采集的用于训练的样本图像集进行预处理，提取预处理后的样本图像集的局部梯度统计特征，将所述局部梯度统计特征以及对应场景类别标签加入到单隐层神经网络分类器进行层级式监督学习，得到复数个不同的多类单隐层神经网络的最优参数，根据所述最优参数构建多层级场景分类器；所述识别阶段包括：对待识别的图像集进行预处理，提取预处理后的待识别图像集的局部梯度统计特征，将该局部梯度统计特征向量送入所述多层级场景分类器中进行识别，得到所属场景类的类别标注。本发明实现高精度场景识别。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
57
records
(took 0.064 seconds)
